Muhtasari wa Ripoti Soko la Uzalishaji wa GPU za Mafunzo ya AI Ulimwenguni linakadiriwa kufikia takriban USD bilioni 87. 5 ifikapo mwaka 2035, kutoka USD bilioni 18. 2 mwaka 2025, likikua kwa kiwango cha CAGR cha 17. 0% kati ya 2026 na 2035. Mnamo mwaka 2025, Amerika Kaskazini ndiyo ilitawala soko kwa zaidi ya asilimia 36. 5, ikizalisha mapato ya USD bilioni 6. 6. Soko hili linahusisha mifumo ya kompyuta yenye utendaji wa juu iliyojengwa na vifaa vya usindikaji wa picha (GPUs) zilizobuniwa mahsusi kwa ajili ya kufundisha modeli kubwa za AI na kushughulikia majukumu magumu ya ujifunzaji wa mashine. Kundi hizi za GPU hutoa nguvu muhimu ya usindikaji wa sambamba kwa kazi za kujifunza kwa kina ambapo CPU za jadi hazitoshi. Soko linajumuisha vifaa (GPUs, seva), programu zinazowaunga mkono (zabarazoga za usimamizi na uendeshaji wa kundi), na huduma zinazohusiana nazo (utambulishaji, matengenezo), zinazotoa majibu kwa mahitaji tofauti ya viwanda kama vile TEHAMA, fedha, afya na magari. Watoa huduma wanatoka kwa wazalishaji wa GPU, watoa huduma wa wingu, hadi kwa wataalamu wa mifumo na miundombinu ya AI. Maendeleo ya haraka ya AI yanachochea uhitaji wa makundi ya GPU yanayoweza kufundisha modeli kwa kiwango kikubwa. Modeli za AI changamano, kama vile modeli kubwa za lugha na mitandao ya neva za kina, zinahitaji rasilimali za GPU zinazoshiriki kwa vituo vinavyosambazwa ili kufundisha kwa ufanisi, kufanya makundi haya kuwa muhimu kwa mabaraza ya AI ya kisasa. Kupunguza muda wa kupata maoni kwa utafiti na utekelezaji wa AI kunaendesha uwekezaji kwenye makundi ya utendaji wa juu. Mashirika yanatafuta kupunguza mzunguko wa maendeleo, kuboresha usahihi wa AI, na kuongeza ushindani kupitia mafunzo ya haraka na ufanisi wa hesabu. Mwelekeo wa AI wa siku zijazo, ikiwa ni pamoja na modeli za kuzalisha na matumizi kwa wakati halisi, utaongeza mahitaji ya kompyuta, kuendeleza kukua kwa soko. Vifuatavyo ni Muhtasari wa Mambo Muhimu ya Soko - Vifaa vinaongoza kwa asilimia 78. 5%, inayoendeshwa na mahitaji ya GPU za kisasa, uunganisho wa kasi ya juu, na mifumo iliyoboreshwa kwa kasi ya accelerators. - Matumizi ya wingu la umma yanachangia asilimia 54. 3%, ikionyesha upendeleo wa upatikanaji wa makundi ya GPU yanayoweza kukua na kubadilika bila dhamana ya miundombuni. - Makundi makubwa na makundi ya kiwango cha juu yanawakilisha asilimia 48. 7%, yakiwa yanachochewa na kuendelea kwa ugumu na ukubwa wa mafunzo ya AI. - Watoa huduma za huduma za wingu (CSPs) wanachangia asilimia 62. 8% ya mahitaji, wakiongeza uwezo wa GPU kusaidia mashirika na majukumu ya AI asilia. - Sekta ya TEHAMA na teknolojia inashika nafasi kuu kwa asilimia 65. 9%, ikisaidiwa na maendeleo ya modeli na ubunifu unaoendelea. - Amerika Kaskazini inashikilia asilimia 36. 5%, ikichochewa na mifumo ya mawasiliano ya data ya kisasa na uwekezaji endelevu kwenye miundombuni ya AI. - Soko la Marekani lilifikia USD bilioni 6. 01 mwaka 2024, likikua kwa kiwango cha CAGR cha 15. 42%, likichochewa na mafunzo makubwa ya AI na ukuaji wa uwezo wa wingu. Haki ya Haraka za Soko Uhitaji unaokua wa AI ya kuzalisha na modeli kubwa za lugha unasukuma mauzo ya kundi za GPU, kwani mafunzo yanahitaji nguvu kubwa za kompyuta kwa sambamba. Watoa huduma wa wingu wanashindana kuongeza uwezo, na ushirikiano kama wa Microsoft-NVIDIA unasukuma miadi ya makundi. Makubwa sana ya data (hyperscalers) walitumia karibu USD bilioni 200 mwaka 2024 katika uwekezaji wa Miundombuni ya GPU. Kuongezeka kwa bandari za usambazaji na msaada wa serikali kunaongeza motisha kwa soko. India imeidhinisha dola bilioni 1. 24 za kujenga angalau GPU 10, 000 kwenye makundi mapya. Ukanda wa Asia Pacific unakua kwa kasi zaidi, China na Japan wakijenga vituo vya data vya AI.

Makundi yanachanganya kumbukumbu zenye upana wa wingi na mahusiano maalum ya uunganishaji kwa kuharakisha ufundishaji wa mafunzo yanayosambazwa, na mifumo ya ubaridi wa kioevu inashughulikia kasi kubwa ya nguvu. Bidhaa za vituo vya data za NVIDIA zimelipwa zaidi ya asilimia 89% ya mapato yao kwa robo ya tatu ya mwaka wa fedha wa 2026 kutokana na teknolojizi hizi. Miundo tofauti ya CPU-GPU na mitandao inayobadilika kwa kwao (software-defined networking) inaongeza utendaji kwa majukumu mchanganyiko. Modeli za uendeshaji wa huduma za usajili zinazoboresha upatikanaji wa kundi kwa kupunguza gharama za awali. Fursa zinapatikana kutokana na kupanuka kwa AI ya pembezoni na uzalishaji mpya wa semiconductors unaosaidiwa na ruzuku za serikali. Soko la India linaongeza uwezo wa MW 604 ifikapo 2026 kwa uwekezaji wa USD bilioni 3. 8. Kampuni za teknolojia ya ubaridi na wazalishaji wa mitandao wanfaidika kutokana na mahitaji makubwa ya makundi. Kwa Sehemu Vifaa vinaongoza kwa asilimia 78. 5%, ikisisitiza miundombuni ya vifaa kama mtego mkuu wa mauzo ya kundi za GPU. Hii ni pamoja na GPUs, seva, mitandao, na vifaa vya ubaridi ambavyo ni muhimu kwa mafunzo makubwa ya AI. Utendaji wa juu na uimara ni muhimu kwa usimamizi wa seti kubwa za data kwa ufanisi. Mahitaji ya vifaa yanakua kwa ugumu wa modeli za AI na ukuaji wa majukumu ya mafunzo, huku maboresho ya miundo ya GPU yakihifadhi mvuto. Kwenye Utumiaji Matumizi ya wingu la umma yanaraia asilimia 54. 3%, ikionyesha upendeleo wa kupata makundi ya GPU kwa agizo na kulegea bila kubeba dhamana ya miundombuni. Hii inaruhusu kupanua rasilimali kwa haraka, kupunguza gharama za mtaji, na kuunga mkono majukumu ya mafunzo yanayobadilika. Majukwaa ya wingu yanarahisisha kuanzisha mafunzo ya modeli kwa haraka na ushirikiano wa timu zilizogawanyika, na kuhamasisha matumizi zaidi. Kwenye Ukubwa wa Kundi Makundi makubwa na makundi ya kiwango cha juu yanaunda asilimia 48. 7%, yakiwa yanachochewa na mahitaji ya kufundisha modeli kubwa za lugha na mifumo tata ya AI. Makundi yenye uwezo mkubwa yanaharakisha usindikaji wa data kubwa na kudumisha utendaji wa hali ya juu. Ukuaji wa ukubwa wa modeli na data unachochea mashirika na watoa huduma wa wingu kuwekeza kwenye mifumo ya kiwango cha juu, kuboresha ufanisi wa mafunzo na kupunguza muda wa utekelezaji.